大数据背景下商业银行风险管理与数据治理对策

    杜亮

    摘 要:在大数据时代下,数字经济成为国内一种新经济形态,数字经济会使用数据资源,发掘数据背后的价值,数字经济已经成为了银行业重要经营内容之一,商业银行作为一个资金信息密集型的企业,都能够准确去发现数据信息价值,来提供高效的金融服务,同时增强银行风险管控能力,良好的风险管理能力可以有效促进商业银行核心竞争力的提升,完善的商业银行数据治理体系,对于商业银行提升数据价值,实现数据驱动发展,强化内部风险管控能力有着十分重要的作用。本文将针对大数据背景之下的商业银行风险管理与数据治理对策进行分析探究,对商业银行风险管理机制构成要素进行分析,旨在帮助商业银行进一步提升核心竞争力,于当前市场经济环境之下实现稳定健康的发展。

    关键词:大数据;商业银行;风险管理;数据治理;对策探究

    我国经济运行机构的持续调整以及金融体制改革的不断深入,商业银行经营风险持续提升,行业竞争愈发激烈,监督管控机制的持续增强给商业银行带来了严峻的挑战。如何促进商业银行数据治理能力的提升,进一步强化商业银行风险管理能力,是当前商业银行面临的主要问题之一。

    一、商业银行风险管理机制概念及重要意义

    风控机制是银行为了应对在经营期间所产生的各类风险,而设计的管理机制,在风控机制中,有多个变量及多个部门参与,并以特定方式来控制风险给银行带来的损失。随着外界环境的变化,时间的推移,各类业务经营风险也在日益激增,需要加大风险评析。风控风控机制包含了银行的现代化法人治理体系及风险管理框架,风险的管理技术与风险的问责制。在银行内,风控机制的搭建,还要细致梳理银行类经营管理及业务开展存在的不足,及时对风险管理组织架构进行调整优化,改正运营过程中存在的偏差,促进商业银行风险管理能力的有效提升。

    风险管理机制有效建设可促进银行自身核心竞争优势的打造,而且增强银行的竞争力,其中银行竞争力因素包含了银行风控与盈利水平和竞争能力和客户服务能力。银行通过大范围扩张业务市场,提高市场占有率,及资本应用率,来对银行内部竞争力水平作出深度分析。可以看出,风险管控能力是一般企业的重要组成独有要素,银行市场竞争力、综合服务能力、盈利能力的提高,与风控能力密切关联,因此可以看出风控能力是银行核心竞争要素。

    二、风险管理机制促进商业银行核心竞争力提升的作用机理

    风险管理机制在促进商业银行核心竞争力提升的作用机理有以下几方面:

    (一)保障机制

    风控机制在银行内控机制的实施,来发挥风控作用,风控机制制定主要体现在下方面,首先在银行内创建内控文化,引导银行所有职工充分意识到内部控制制度的有效落实对于商业银行提升价值的重要意义,同时促使内控失效风险以及合规风险消失于无形之中。其次通过内部控制强有力的制衡约束机制,如不相容岗位互相分离机制,能够从源头上杜绝商业银行内部不正之风的滋生以及蔓延。最后,内部控制制度中的纠偏机制,能够帮助商业银行在经营发展过程中不断审视自身业务开展及风险管理措施中存在的漏洞与不足,优化设计银行的风控措施,为业务拓展而打下坚实基础,风控机制的建设与优化,能够大幅度促进银行自身经营能力的提升,并且进一步强化对行业競争管控能力。

    (二)协同机制

    银行深度研究经营存在的潜在风险因素,通过技术方式来实现风险转移吸收处理,这样才能够满足市场发展需要,此时管理风险也是当前银行的重要业务,在业务执行期间,银行全部业务链条都会伴随着风险管控,在业务执行中,要加大推进风险识别、风险度量、风险决策处理等各项风控工作。在权衡银行内的盈利和损失之间,寻求最佳的平衡点,以此去实现技术优势,通过合理营销,并将其转化为银行独特市场经营优势,在银行运营中,风险管控发挥有效作用,而且能够促进银行发挥其核心竞争力。

    (三)引导机制

    风控机制的构建可提高银行的核心竞争力,银行可以主动管控风险,衡量风险控制价值,来增强银行核心竞争优势。在业务运作时,还要通过考核风险,调整资本回报率,来开展外部投资,及做出风险的决策,进一步提高银行内部的风险收益。RAROC的工具已经被国际大多数银行所使用。银行要通过考察风险调整银行业的利润,并以银行内部自身的经营中心作为其最终目标,因此风险调控后,可使银行经营发展更加稳定。商业银行要想促进RAROC的有效提升,务必优化内部风险管理机制,在此过程过程中也进一步提升风险管理机制。

    三、优化商业银行风险管理策略

    银行要转变过去的经营方式,提高员工的风险意识,以深度地分析研究银行内的管控措施与银行内各项业务开展的匹配度。深度挖掘银行业务经营的风险因素,要确定出银行要收益与风险成熟的平衡点,这样才能够适应的风控工作,发挥出风控巨大价值。同时,银行还要参考有关的政策法规在风控管理框架中,融入风险偏好因素,并做好风险分析,通过风控指标指引,来制定银行的风控定额。在银行内,还要建立比较完善的监督机制,并且要确保风险偏好能够有效落实,发挥风控引导作用,要有基于银行业务发展规则,确保风控战略的审慎性和稳定性。树立牢固风控责任意识,进一步强化银行类的责任担当,确保风险管理责任贯彻商业银行内部各项业务以及工作之中。进一步优化商业银行风险管理框架,确保其与银行业务组织架构相匹配,进一步强化风险管理独立性,确保商业银行内部各项业务流程能实现被监控约束。完善反馈机制,确保风险信息的合理利用。完善风险管理流程,创新风险管理的思路以及方法,优化风险管理流程以及方式,确保商业银行业务与服务的有效创新。提升商业银行数据治理能力,对商业银行历史经营管理及业务开展数据,进行科学合理的分析,发掘数据背后蕴含的意义,为商业银行风险管理工作提供必要的支持与保障。

    四、商业银行数据治理内涵

    数据治理源于20世纪90年代,国际数据管理协会于2009年制定数据管理框架,主要包含十项数据管理职能,数据治理成为其核心内容。2018年,我国银保监会对银行金融机构内部数据治理的原则理念、架构等进行了详细的阐释。针对于数据治理来讲,数据治理在当前信息化社会下,可以促使银行内数据资源价值提高,而且会演变成数据管理体系,数据治理更强调业务统一,权责更加分明,组织职责划分更加清晰,有更完善健全制度流程及运营方法。通过在银行内,对各类型业务数据进行数据整合,实现各项资源调配,并且要实现数据管理活动统一规划。国内一些商业银行,在数据治理方面,都做出了积极实践,而且在数据治理中,银行的业务管控方法,模型管理方面,都开展了较为深入的研究。

    五、商业银行数据治理工作中的挑战与重点

    (一)促进银行内部数据意识以及数据治理意识的提升

    当前大部分商业银行意识到数据的价值,并不同程度的落实数据分析工作,但对于数据治理的重要性认知不足,只有标准化并进行整合的数据才能真正发挥数据的实际价值,反之数据治理工作则难以有效融入商业银行的经营管理之中。数据治理作为商业银行治理工作中的重要内容,需商业银行自上而下不断对其进行完善优化。需商业银行进行顶层设计,由银行管理层设置独立数据治理工作机构,落实数据质量战略方向以及重点工作的研究以及部署,统筹推进商业银行内部业务部门、数据部门以及技术部门的协调沟通,切实解决数据治理工作中存在的不足。与此同时,业务部门需根据商业银行内部数据治理规范制度,结合业务开展需求,制定数据标准落实数据治理工作,有效实行数据整合以及后续数据分析以及应用。

    (二)从业务开展视角进行数据资产全面梳理工作

    数据治理工作涉及范围广,是一项长期且见效较慢的工作。商业银行业务部门应当基于业务角度建立完善的数据框架,例如按照存款、贷款以及结算等业务种类建立科学的数据域,同时依据先进的信息化手段建立数据快速搜索机制,帮助业务人员更快了解本行数据资产的分布,优化重点领域数据质量,通过数据分析挖掘工作赋能业务经营以及管理之中,进一步实现数据资产的价值,通过高质量数据,为商业银行业务赋能,促进业务人员提升数据治理工作信心,逐步实现商业银行全面数据质量的有效提升。

    (三)强化数据治理资源以及人才培养制度

    纵观我国商业银行数据治理工作开展情况,由于缺乏正确的认知,员工专业性不足,投入数据治理工作的时间以及精力不足,難以保障数据治理工作在商业银行及时、高效以及专业的开展。在其分支机构也缺乏统一的数据管理部门以及相关岗位,导致工作落实受到阻碍。商业银行数据治理工作是一项系统、专业性强、工作量大且周期长的工作,是商业银行实现数字化转型的基础以及保障,商业银行应当完善内部人才培养机制,定期开展培训课程,引进高素质人才,打造一支优秀职能队伍,包含数据管理员、数据专家以及数据工程师等岗位,将数据治理工作融入商业银行业务、管理工作中,实现业务、数据、技术三者之间的有机结合。

    六、结语

    大数据背景之下的商业银行风险管理与数据治理需要商业银行内部树立正确的意识,强化内部信息化建设,完善相关责任机制,将相关理念贯穿于商业银行经营管理及业务开展过程中,实现商业银行核心竞争力的提升。

    参考文献:

    [1]朱吉雨.大数据背景下商业银行统计应用与数据治理实践[J].统计与经济,2018,000(005):P.16-18.

    [2]施志晖.大数据时代商业银行数据治理研究[J].中国管理信息化,2020,v.23;No.419(05):135-136.

    [3]丁晓平.大数据时代商业银行数据治理[J].中国银行业,2019,No.71(11):8+28-30.

    [4]许明慧.大数据背景下商业银行风险管理战略对策分析[J].环球市场,2018,000(024):40,52.

    [5]赵美.浅谈大数据背景下商业银行信贷风险管理[J].现代金融,2020(6):23-25.

    [6]赵梦春.大数据背景下商业银行风险管理与控制对策研究[J].智富时代, 2018,No.B402(12):31-31.